## SISTEM REKOMENDASI BUKU PADA APLIKASI PERPUSTAKAAN MENGGUNAKAN METODE COLLABORATIVE FILTERING PADA SMKN 1 BANGIL
Abdul Rokhim 1) , Akhmad Saikhu 2) ,
Program Studi/Prodi Teknik Informatika, STMIK Yadika Jl. Bader No. 09 Kalirejo Bangil Pasuruan Indonesia, 67153 Email : abd.rokhim@gmail.com cyrilaviera@mhs.stmik-yadika.ac.id
Abstract : Recommender  system  aims  to  predict  the  likelihood  of  books  interest  or  useful  for  students  .  This study describes the making of a recommendation system that is able to automatically make a recommendation to the  students  .  Recommendations  are  shown  to  students  in  the  form  of  a  list  of  books  that  have  been  sorted prediction results of the  greatest equality of outcome prediction . In applications  made , the recommendations given to the students there are two kinds, namely recommendation filtering demographic used for students who have not borrowed books , recommendations are given based on the similarity between the profiles of students ( majors)  .  Collaborative  filtering  and  recommendations  for  students  who  've  borrowed  the  book  , recommendations are given based on the similarity between the student loan history with a collection of other students  .  The  test  results  showed  that  the  Collaborative  filtering  provides  better  recommendations  than  the demographic filtering.
Keyword: Library, Recommendation System, Collaborative Filtering.

## 1. Pendahuluan
Sistem  rekomendasi  adalah  suatu  sistem  yang digunakan  untuk  melakukan  prediksi terhadap sesuatu objek. Sistem ini merupakan salah satu bentuk dari personalisasi web yang digunakan dalam sistem e-commerce.
Sistem rekomendasi  pada  umumnya ditujukan untuk  individu  yang  kekurangan  pengalaman atau kompetensi yang cukup untuk mengevaluasi banyaknya  jumlah  alternatif item  yang  ada  pada  suatu  kasus  tertentu. Simpelnya  yaitu  cara  untuk  mempersempit information  overload sehingga  dalam  waktu pendek individu akan mendapatkan “kesimpulan” dari sekumpulan item yang ada.
Saat  ini  pemanfaatan  sistem rekomendasi sudah diterapkan disetiap sudut aspek kehidupan seperti pada e-commerce : Bukalapak.com, amazon.com dan Google Play Store yang memanfaatkan metode Collabrative filtering dan berjalan dengan baik, akan tetapi metode tersebut belum terpakai pada perpustakaan. Sistem rekomendasi pada aplikasi  Perpustakaan  akan  dibuat  sebagai otomasi  perpustakaan,  yang  bertujuan  untuk
memudahkan    siswa  dalam  pencarian  data yang ada dengan mengoptimasi fungsi metode collaborative filtering didalamnya.
Tujuan  penelitian  ini  untuk  bagaimana mengimplementasikan  sistem  rekomendasi buku pada aplikasi
perpustakaan menggunakan  metode  collaborative  filtering pada smkn 1 bangil sehingga dapat mempermudah  dan  mempercepat  pelayanan pada  siswa.  Setelah  siswa  melakukan  login siswa  akan  mendapatkan  rekomendasi  buku yang kemungkinan berguna bagi siswa.
2. Metode Penelitian metode waterfall adalah metode yang pekerjaan-pekerjaanya  mengikuti  suatu  pola tertentu  dan  dilaksanakan  dengan  cara  dari atas kebawah. Metode ini mempunyai tahapan seperti  berikut.  Analisis  kebutuhan,  Desain sistem,  Penulisan  kode  program,  Penerapan program  dan  pemeliharaan.  Proses  di  lakukan secara  berututan  dari  proses  analisis  hingga penerapan program.
Gambar  1  menunjukkan  proses  metode waterfall.
Gambar 1. Metode Waterfall.

## 2.1 Collaborative Filtering
Collaborative  Filtering merupakan  salah  satu cara yang diterapkan Sistem
Rekomendasi  untuk  memberikan  prediksi otomatis terhadap keinginan pelanggan dengan cara  mengoleksi  informasi  dari  banyak pelanggan (Ampaziz : 26 , 2008).
Collaborative  filtering merupakan  proses penyaringan atau pengevaluasian item menggunakan  opini  orang  lain. Collaborative filtering melakukan penyaringan data berdasarkan kemiripan karakteristik konsumen sehingga  mampu  memberikan  informasi  yang baru kepada konsumen karena sistem memberikan  informasi  berdasarkan  pola  satu kelompok  konsumen  menjadikan  sumber informasi baru yang mungkin bermanfaat bagi anggota  kelompok  lainnya.Berikut  adalah persamaan cosine  similarity yang  digunakan untuk  menghitung nilai  kemiripan  diantara item.

## 2.1.1User-Based Collaborative Filtering
User-based nearest neighbor algorithm menggunakan teknik statistika untuk menemukan  sekumpulan  pengguna,  dikenal sebagai  tetangga  (neighbour),  yang  memiliki sejarah setuju dengan pengguna  yang  menjadi sasaran. Setelah sekumpulan tetangga terbentuk,  sistem  menggunakan  algoritma yang berbeda untuk menggabungkan kesukaan neighbour untuk  menghasilkan  prediksi  atau rekomendasi N-teratas untuk active user.

## 2.1.2Item-Based Collaborative Filtering
Adapun teknik pencarian tingkat
kesamaan  dan rekomendasi  dapat  dilakukan
dengan menggunakan
persamaan adjusted cosine :
Keterangan : x*y = Vektor  dot  product  dari  x  dan  y,
dihitung dengan
= panjang  dari  vector  x,  dihitung dengan
=  panjang  dari  vector  x,  dihitung dengan
x = user aktif
y = user pembanding

## 2.2 Diagram konteks
Diagram  konteks  merupakan  diagram yang digunakan  untuk  mengidentifikasi  entitas  luar yang terhubung langsung dengan sistem.
Gambar 2.1 Diagram konteks Sistem terdapat  2  entitas luar  yang  terhubung  dengan sistem, yaitu : siswa dan pustakawan. Dimana entitas  pustakawan  berfungsi  penginput  data peminjaman  buku  yang  digunakan  sebagai data  rekomendasi  itu  sendiri  dan  siswa menerima  informasi  tentang  data  pencarian manual dan hasil rekomendasi buku.

## 2.3 DFD (Data Flow Diagram)
Data  Flow  Diagram atau  disingkat  DFD merupakan  suatu  penggambaran  model  yang memungkinkan  profesional  sistem  untuk menggambarkan sistem sebagai suatu susunan proses  yang  dihubungkan  satu  sama  lain dengan  alur  data,  baik  secara  manual  maupun terkomputerisasi. Berikut DFD Level 1 Proses rekomendasi buku pada perpustakaan
2 rekomendasi menggunakan col l aborati ve fi l teri ng 1 member 2 l oan 1 rekomendasi  dari  se- j urusan 3 Cek
Gambar 2.2 DFD Level 1
menjelaskan tentang penentuan proses perekomendasian  buku  dengan  berdasarkan dari  nilai  history,  jika  user  belum  pernah melakukan peminjaman sistem akan melakukan  perekomendasian  menggunakan data  dari  jurusan  user,  dan  apabila  sudah pernah  meminjam  maka  akan  menggunakan collaborative filtering
Data transaksi teman konversi kode eksemplar ke kode buku 1 Process rekomendasi data hasil rekomendasi buku data session siswa 1 loan 3 item 2 biblio
Siswa Gambar 2.3 DFD Level 2
menjelaskan  tentang  perekomendasian  buku apabila  siswa  belum  pernah  melakukan peminjaman.
Dengan
memanfaatkan persamaan dari jurusan siswa tersebut.
1 Process rekomendasi Data history transaksi konversi kode buku ke judul data hasil rekomendasi buku Data User similary 1 loan 2 item Siswa
Gambar 2.4 DFD Level 2
menjelaskan  tentang  proses  perekomendasian buku dengan menggunakan metode collaborative filtering. Perekomendasian tersebut  akan  berjalan  ketika  siswa  sudah pernah melakukan peminjaman.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Pemanfaatan Metode collaborative
filtering
Dalam  penerapannya  sistem  ini  menggunakan penggabungan  dua  jenis  metode  didalam Collaborative Filtering, yaitu :
1. menggunakan  item  based  collaborative filtering dalam mendapatkan data similary yaitu  berdasarkan  sistem  rating  secara implisit (data transaksi).
2. setelah itu dalam penentuan akan menggunakan  user  based  collaborative
filtering dengan menempatkan data rekomendasi menggunakan Top-N recommendation,  karena  hanya  memiliki 1 parameter yaitu sama-sama siswa dalam rentang jarak kelas 1 – 3. Tabel 3.1 data sample komunitas Buk u A Buk u B Buk u C Buk u D Buk u E Buk u F Use r 1 1 1 1 0 0 0 Use r 2 1 0 1 1 0 0 Use r 3 0 1 1 0 1 0 Use r 4 0 0 0 1 0 1 Use r 5 0 0 0 0 0 0
Pada  tabel  3.1  menjelaskan  User  1  memiliki sebuah kelompok yang beranggotakan User 1, User  2,  User  3,  dan  User  4.  Pada  saat  User  1 diminta  untuk  melakukan  peminjaman  sebuah buku, ternyata User 1 tertarik pada buku A, B dan C, begitu pula dengan User 2 (A, C dan D) dan  User  3  (B,  C  dan  E),  sedangkan  User  4 lebih tertarik pada buku D dan buku F. buku C ternyata  sudah  dipilih  untuk  dilanjutkan keproses  transaksi  peminjaman  oleh  User  2 dan User 3 , begitu pula buku D dan F diproses kearah transaksi peminjaman oleh User 4.
Data  didapatkan  secara  implisit  yaitu  dari history peminjaman. Karena terdapat kesesuaian  transaksi  peminjaman  maka  dapat dilanjutkan  perhitungan  dengan  persamaan. Nilai kegunaan buku C berdasarkan kesamaan transaksi  peminjaman  (user  2,  user  3)  yang berkesesuaian dengan kebutuhan user 1 adalah 1.  Sedangkan  nilai  persamaan  (berdasarkan transaksi  peminjaman  user  4)  adalah  0.  Maka user  2 dan  3  dipilih  untuk  direkomendasikan pada  user  1  karena  memiliki  nilai  kegunaan yang lebih tinggi.
Catatan :
- Untuk  metode  ini  diperlukan  peran  serta pelanggan  dalam  peminjaman  buku, apabila  peminjaman  terhadap  buku  tidak dilakukan,  maka  proses  rekomendasi tidak dapat berjalan.
- Diperlukan  data  history  peminjaman terhadap  buku  yang  dilakukan  oleh
anggota komunitas lainnya (user 2, user 3 dan  user  4)  beserta  data  kelanjutan transaksinya.
- Kemungkinan  tidak  adanya  rekomendasi terjadi  apabila  tidak  ada  nilai  kemiripan buku terhadapan komunitas.

## 3.2 Implementasi Sistem
Sistem  Rekomendasi  ini  di  buat  oleh  penulis menggunakan  bahasa  pemrograman  PHP  dan Database  MySQL. Penulis  menggunakan bahasa  ini  karena  mudah  dipahami  dalam pembuatan sistem dan juga dapat digabungkan dengan  bahasa  pemrograman  HTML  yang mendukung penggunaan program ini.
Aplikasi ini di jalankan secara intranet, karena di gunakan secara internal untuk perpustakaan sekolah.  Pada  aplikasi  ini  dijalankan  sebagai automatis dari sistem perpustakaan itu sendiri.
Sistem  rekomendasi  buku  pada  perpustakaan berbasis  Collaborative  Filtering  merupakan aplikasi  yang  dibuat  untuk  membantu  siswa dalam  mengatasi  terjadinya  pengefisiensian waktu saat jam istirahat berlangsung. kesulitan dalam pencarian buku yang dicari secara cepat yang  dalam  kasusnya  para  siswa  melakukan pencarian di perpustakaan pada saat waktu jam istirahat.  Teknologi  yang  digunakan  dalam sistem  ini  adalah  teknologi  aplikasi  berbasis web.
Dalam  implementasinya  sistem  ini  bertujuan untuk  memberikan  informasi  tentang  data rekomendasi buku yang dimiliki perpustakaan. Utamanya  adalah  informasi  tentang  pencarian buku  yang  berguna  secara  berkala  dan bermanfaat bagi siswa.
Gambar 3.contoh halaman rekomendasi

## 4. Simpulan
Dari hasil pembahasan mengenai perancangan dan  pembuatan  Sistem  Rekomendasi  Buku Pada  Aplikasi  Perpustakaan  Berbasis  Hybrid Filtering  Pada  SMKN  1  Bangil,  di  dapat beberapa kesimpulan, diantaranya :
1. Aplikasi  ini  dapat  membantu  siswa  di dalam  mengelola  data  di  rekomendasi buku  sehingga  nantinya  dapat  menjadi inovasi di dalam percepatan layanan.
2. Aplikasi  ini  juga  dapat  menjadi  media antara pustakawan dan siswa, dan siswa juga  dapat  memanfaatkan  teknologi untuk  mencari  informasi  mengenai  data yang dibutuhkan akhirnya nanti ditemukan buku apa yang diperlukan.
3. Untuk  mendapatkan  rekomendasi  yang lebih  merujuk  diharapkan  untuk  siswa setidaknya  melakukan  peminjaman  1 (satu) buku.

## Daftar Pustaka
 Pratama, Yudhistira Adhitya, 2013. Digital Cakery  Dengan  Algoritma  Collaborative Filtering.
 Pebrianto,  2010. Pembangunan  Sistem Informasi Perpustakaan Pada Perpustakaan Umum Kabupaten Pacitan.
 Herdi  Hafi,  2013. Sekilas  Tentang  Sistem Rekomendasi (Recommender System).
 Eko  Wibowo  David. Sistem  Rekomendasi Jual  Beli  Barang  Dengan  Memanfaatkan Metode Collaborative  Filtering dan  Basis Data Graf. StudiKasus:Bukalapak.com.
 Afifi Wildan, 2014. Implementasi Hybrid
 Khadijah,
Nurul, 2014. Sistem Rekomendasi Pencarian Pekerjaan Berbasis Web Menggunakan Metode
Hybrid-Based Recommendation.
 Jogiyanto, HM. Analisis dan Desain Sistem Informasi, Yogyakarta,ANDI 2005.
 Masruri, Farid, 2007. Personalisasi Web E-
Commerce  Menggunakan  Recommender System dengan Metode Item-Based Collaborative Filtering.  Sarwar,  B.  M.,  G.  Karypis,  J.  A.  Konstan, dan  J.  Riedl. Item-Based  Collaborative
Filtering Recommender Algorithms. WWW10. 2001.